[1]徐丹,韦群,王辉,等.基于云模型的农业面源污染敏感性等级评价[J].江苏农业科学,2021,49(2):180-186.
　Xu Dan,et al.Evaluation of sensitivity level of agricultural non-point source pollution based on cloud model[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2021,49(2):180-186.
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基于云模型的农业面源污染敏感性等级评价()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第49卷
期数:
2021年第2期
页码:
180-186
栏目:
资源与环境
出版日期:
2021-01-20

文章信息/Info

Title:
Evaluation of sensitivity level of agricultural non-point source pollution based on cloud model
作者:
徐丹1;  韦群2;  王辉3;  丁鸣鸣4;  邵光成1
1.河海大学农业科学与工程学院，江苏南京 210098； 2.江苏省南京市浦口区水务局，江苏南京 211800；3.江苏省宿迁市宿城区水务局，江苏宿迁 223800； 4.江苏省南京市水务局，江苏南京 210036
Author(s):
Xu Dan; et al
关键词:
云模型; 农业面源污染; 敏感性等级; 熵权法
Keywords:
-
分类号:
X592
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
对农业面源污染的地区进行敏感性等级划分，从而针对不同等级的地区因地制宜地开展不同标准、不同力度的治理工作。选取化学需氧量(COD)、总氮(TN)、总磷(TP)排放强度作为农业面源污染敏感性等级评价的3个指标，按照不敏感(Ⅰ)、轻度敏感(Ⅱ)、中度敏感(Ⅲ)、高度敏感(Ⅳ)4个等级确定分级标准，采用熵权法确定各指标权重，提出了一种基于云模型的农业面源污染敏感性等级评价方法，并引用某流域28个县(区、市)的数据进行实例验证与分析。结果表明，对最大隶属原则有效度属于最低效范围的结果施行加权平均原则，可提升评价结果的可信度；采用云模型进行农业面源污染敏感性等级评价，可信度达96.4%；相比GIS技术，云模型对中度、高度敏感级别的模糊评价更倾向严格，对这些地区的面源污染治理要求提出更高标准。研究结果表明该方法具有可行性，可为农业面源污染地区科学制定治理措施、配置治理资源提供有益参考。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2020-04-11
基金项目：国家重点研发计划(编号：517006712)；国家自然科学基金(编号：518035511)。
作者简介：徐丹(1996—)，女，江苏盐城人，硕士研究生，主要从事农业水资源高效利用研究。E-mail：734994545@qq.com。
通信作者：邵光成，博士，教授，主要从事农业水资源高效利用研究。E-mail：sgcln@126.com。
更新日期/Last Update: 2021-01-20